MiniMax-M2.7 API 기술 사양
| 항목 | 세부 정보 |
|---|---|
| 모델명 | MiniMax-M2.7 |
| 모델 ID | minimax-m2.7 |
| 제공사 | MiniMax |
| 모델 계열 | MiniMax text models |
| 입력 유형 | Text |
| 출력 유형 | Text |
| 컨텍스트 윈도우 | 204,800 토큰 |
| 공식 속도 안내 | MiniMax-M2.7에 대해 ~60 tps; MiniMax-M2.7-highspeed에 대해 ~100 tps |
| 주요 강점 | 프로그래밍, 툴 호출, 검색, 오피스 생산성, 에이전트 워크플로 |
| 가용성 | MiniMax API / 텍스트 생성 엔드포인트 |
| 검토된 페이지의 공개 멀티모달 사양 | 검토한 텍스트 모델 페이지에는 게시되지 않음 |
MiniMax-M2.7는 무엇인가?
MiniMax-M2.7는 까다로운 코딩, 에이전트, 생산성 워크플로를 위한 MiniMax의 최신 플래그십 텍스트 모델입니다. 공식 문서는 이를 다국어 프로그래밍, 툴 호출, 검색, 복잡한 작업 실행을 위한 모델로 포지셔닝하며, MiniMax 모델 페이지는 실제 소프트웨어 엔지니어링, 오피스 편집, 복잡한 환경 상호작용에서의 향상을 강조합니다.
MiniMax-M2.7의 주요 기능
- 엔드투엔드 딜리버리, 로그 분석, 버그 트러블슈팅, 코드 보안, 머신러닝 작업에서 강력한 소프트웨어 엔지니어링 성능.
- 긴 프롬프트, 다중 파일 작업, 확장된 에이전트 세션을 위한 204,800 토큰의 대형 컨텍스트 윈도우.
- Excel, PowerPoint, Word에서의 복잡한 편집을 포함한 강력한 오피스 워크플로 지원.
- 에이전틱 API 워크플로를 위한 툴 호출 및 검색 지향 동작.
- Claude Code, OpenCode, Kilo Code, Cline, Roo Code, Grok CLI, Codex CLI 등 인기 코딩 도구와의 폭넓은 통합 지원.
MiniMax-M2.7의 벤치마크 성능
MiniMax 공식 자료는 M2.7에 대해 다음과 같은 벤치마크 결과를 발표했습니다:
| 벤치마크 | 보고된 결과 | 의미 |
|---|---|---|
| SWE-Pro | 56.22% | 현실 세계 소프트웨어 엔지니어링 성능 우수 |
| VIBE-Pro | 55.6% | 프로젝트 전체 범위 딜리버리 역량 |
| Terminal Bench 2 | 57.0% | 복잡한 엔지니어링 시스템에 대한 높은 이해 |
| GDPval-AA | ELO 1495 | 오피스 작업 성능 우수 및 고정밀 편집 |
| Complex skills (>2,000 tokens) | 스킬 준수율 97% | 장문·구조화된 워크플로에서의 높은 신뢰성 |
MiniMax-M2.7와 인접한 MiniMax 모델 비교
| 모델 | 포지셔닝 | 컨텍스트 윈도우 | 속도 참고 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax-M2.7 | 현재 플래그십 텍스트 모델 | 204,800 | ~60 tps | 최상급 코딩, 도구 사용, 검색, 오피스 작업 |
| MiniMax-M2.7-highspeed(CometAPI에 곧 출시) | M2.7의 더 빠른 변형 | 204,800 | ~100 tps | 지연 시간이 더 중요할 때 동일한 역량 프로파일 |
| MiniMax-M2.5 | 이전 고급 텍스트 모델 | 204,800 | ~60 tps | M2.7까지 필요하지 않을 때 강력한 코딩/생산성 |
| MiniMax-M2 | 효율적인 코딩 및 에이전트 워크플로 | 204,800 | 공식 문서에 모델이 명시되어 있으나 M2.7과 동일한 포지셔닝은 아님 | 비용을 고려한 에이전틱 코딩 및 일반 워크플로 자동화 |
MiniMax-M2.7 API의 최적 사용 사례
- 대규모 코드베이스 리팩터링 및 다중 파일 구현 작업.
- 계획, 검색, 도구 사용을 요구하는 에이전틱 디버깅 루프.
- Word, Excel, PowerPoint에서의 문서 생성 및 개정 워크플로.
- 로그와 빌드 출력 전반을 추론해야 하는 터미널 중심 자동화.
- 긴 컨텍스트와 다단계 추론의 이점을 받는 검색 보조 작업.
권장 비교 노트
MiniMax 모델 간 선택 시, 엔지니어링, 도구 사용, 검색, 오피스 편집에서 가장 강력한 공개 텍스트 모델 포지셔닝이 필요하면 M2.7 사용을 권장합니다. 성능 또는 워크플로 트레이드오프가 다른 동일 계열 모델이 필요하면 M2.5나 M2를 권장합니다.
MiniMax-2.7 API에 접근하는 방법
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com에 로그인합니다. 아직 사용자라면 먼저 등록하십시오. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스용 액세스 자격 증명(API 키)을 발급받습니다. 개인 센터의 API token에서 “Add Token”을 클릭해 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.
Step 2: Send Requests to MiniMax-2.7 API
“minimax-2.7” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체합니다. 기본 URL은 Chat Completions 입니다 .
질문이나 요청을 content 필드에 입력합니다—이 필드의 내용에 모델이 응답합니다 . API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻습니다.
Step 3: Retrieve and Verify Results
API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.